CN113596848A - 面向noma无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出的面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法。该方法综合考虑缓存资源、功率和带宽资源的联合分配，目的是在多维资源约束下，最大化多播组内用户的整体视频接收质量。本方法首先，将频谱分配和分层视频缓存建模为一个混合整数线性规划问题。然后，为了便于处理将该优化问题解耦为组内频谱约束和缓存约束的资源分配子问题。最后将组内频谱约束和缓存约束的资源分配子问题转化为背包问题，并设计面向多播组的PSNR优先算法求解。在此基础上，设计多播组内分层内容缓存算法获得最优PSNR和最优分层视频缓存方案。仿真结果表明，本方案在网络资源利用率和视频接收质量等方面优于现有的方法。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域，具体是一种面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法。
背景技术
随着智能终端的普及和移动新业务的发展，无线网络各个应用领域的需求呈爆炸式增长，这对第五代网络 (5G)构成了重大挑战[1]。面对新一代无线网络的需求，传统的多址技术已经难以满足，尤其是系统吞吐量、用户速率体验等方面。所以，业内提出在5G中采用新型多址接入技术，即非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)。NOMA可以很好地提高系统吞吐量和频谱效率，而且还可以成倍地提升系统设备接入量，在一些5G场景(如：上行密集场景和广覆盖多接入)中，采用功率复用的NOMA较传统正交接入有明显的性能优势，更适合未来系统的部署。
当同一单元或相邻单元中的多个用户设备请求相同视频内容时，多播是一种备选解决方案[2][3]。组播传输利用了无线媒体的广播特性，使得终端可以组成一组，共享相同的频率，从而提高了频谱效率，降低了传输功耗[4]。因此，第三代合作伙伴项目(3GPP)目前部署的服务之一是多播和广播服务(Mobile Broadcast System，MBS)，它可以被用来向大规模的用户群传递多媒体流量。标准为蜂窝网络指定演进的多媒体广播组播服务。但是，信道条件最差的终端(如小区边终端)会成为资源分配的瓶颈，因为需要保证多播组内每个终端接收到的视频内容被正确解码[5]。
利用可伸缩视频编(Scalable Video Coding，SVC)和可扩展高效视频编码将视频流编码为一个基视频层和多个增强视频层，从而根据实际需求动态调节视频质量。这些视频层被自适应地调制以适应不同信道条件。在视频多播方案中引入SVC，以缓解由于信道条件较差的终端[6]-[12]带来的瓶颈影响。根据信道条件的不同，将一个多播组内的终端分为若干子组。具体来说，信道条件较差的子信道能够译码基层，信道条件较好的子信道能够译码基层和增强层。因此，组播成员所经历的视频接收速率和质量不再受限于信道条件最差的终端。然而，现有SVC组播方案[6]-[12]局限于正交多址(OMA)。不同的视频层在正交频率资源上传输，限制了无线资源的利用效率。NOMA被认为是5G网络中一个很有前途的候选方案，它可以使多个终端共享相同的频谱资源，提高无线资源利用率[13]。NOMA也被用于下一代数字电视标准(例如ATSC 3.0)的分层分复用[14]。NOMA使用功率域进行多重访问，通过叠加编码在不同功率级别上服务不同终端。终端可以通过连续干扰抵消(Successive InterferenceCancellation，SIC)[15]解码为它们准备的信号。NOMA确实有明显优势，特别是当UEs经历不同渠道条件时。在这种情况下，NOMA吞吐量和频谱效率都优于OMA[16]-[19]。
为了解决多组资源分配和组内可伸缩组播调度问题，文献[20]提出了一种用于蜂窝网络下基于NOMA的 SVC视频多播方案。该方案将SVC的连续视频层编码与NOMA的SIC译码相结合，使不同的视频层在功率域上分离，在相同的无线电资源上传输。为了提高基站缓存空间的利用率，文献[21]提出了一种缓存分区算法以获得最优的缓存空间分配策略，在此基础上我们提出了一种联合内容放置和用户关联算法，以实现所有内容请求用户的最小服务延迟。无线网络下，频谱资源和分层视频缓存的分配都会影响多播组的整体视频质量。因此，如何优化无线网络下面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配策略，提升多播组用户的服务质量值得进一步探讨。
发明内容
本发明提出面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法，综合考虑频谱资源、功率和分层视频缓存的分配，目的是在多维资源约束下，最大化多播组内用户的整体视频接收质量。
在本方法中，考虑可扩展视频编码流在缓存支持的无线网络上的联合视频放置问题。将频谱、功率和分层视频缓存资源分配问题转化为一个混合整数线性规划问题。将该优化问题解耦为组内频谱约束与缓存约束的资源分配问题。在满足用户服务质量的前提下，以分层视频缓存策略为重点，提出基于动态规划的求解方法。设计面向多播组的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio，PSNR)优先算法和多播组内分层内容缓存算法来求出最优解。仿真结果表明，仿真结果表明，文方案在网络资源利用率和视频接收质量等方面优于现有的方法，可以显著提高用户接收视频的质量，提高资源利用率。
本发明提出面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法，本发明可扩展视频编码流在缓存支持的无线网络上的联合分层视频缓存问题，本方法的步骤为：
首先，将频谱分配和分层视频缓存建模为一个混合整数线性规划问题。
然后，为了便于处理将该优化问题解耦为组内频谱约束和缓存约束的资源分配子问题。
最后，将组内频谱约束和缓存约束的资源分配子问题转化为背包问题，并设计面向多播组的PSNR优先算法求解。
在此基础上，设计多播组内分层内容缓存算法获得最优PSNR和最优分层视频缓存方案。
附图说明
图1是面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配示意图；
图2是NOMA层数的影响示意图；
图3是Proposed结果与两个基准方案的比较示意图；
图4是最大传输速率和缓存大小的关系示意图；
图5是缓存的影响示意图；
图6是多播组数的影响示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明进一步说明，具体为：
应用场景系统模型说明；
对本发明提出的面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配方法建模并提出问题。
将提出的联合资源优化问题解耦为两个子问题并设计了动态规划算法求解。
对所提的方案进行了仿真和评估。
1系统模型
如图1所示，考虑了一个基站服务K个多播组的无线蜂窝网络场景。基站缓存资源数量和频谱资源分别表示为C和f，基站发射功率被表示为P。在该场景中对各多播组内用户进行无线视频分层缓存的多播。将第 k(1≤k≤K)个多播组的集合表示为gk，则K个多播组集合可以表示为G＝{g1,g2,…,gK}。将第k个多播组所占的缓存集合可表示ck，则K个多播组(缓存)集合可以表示为C＝{c1,c2,…,cK}。
1.1 SVC视频流
每个多播组向基站请求分层缓存视频流。解码过程中，接收端可以利用基础视频层加上增强视频层重构视频。SVC视频解码需要连续的视频层，即当且仅当所有较低的视频层都被成功接收时，一个视频层才能被正确解码。如果一个视频层可以被视频播放器正确解码，那么它对一个终端是有效的。lk用来表示第k个视频的层数，第k个视频第l个视频层的发送速率表示为λl,k。接收端对视频解码必须逐层向上解码，否则较高的视频层无法被解码。在第k个多播组中的用户设备(UEi)接收到的有效视屏层数记为li,k。终端接收到有效视频层的速率总和可表示为
1.2 NOMA层
K个多播组有B个正交子信道，每个子信道的带宽为W，分配给第k组(第k个多播组)的子信道数为
在每一组中，NOMA在发射端采用叠加编码，在接收端采用SIC解码的功率域中实现不同终端的多路访问。假设NOMA层为NOMA叠加编码方案中的层，每组NOMA层数最大为N。对于第k组，第n(1≤n≤N)个NOMA层的视频信号记为xn.k，则用户设备的信道增益不低于hn,k的可解码。由于hn,k随着 NOMA层数的增加而变大。所以这里NOMA层按所涉及终端信道增益的升序排列，即h1,k<h2,k<…<hn,k。
根据NOMA原理，基站将第k组总可用功率中的一部分αn,k分配到第n个NOMA层，假设用户设备i与第n个NOMA层相关，则其解码信号xm,k(m<n)可以达到的最大传输速率为
其中
每个子信道的发射功率为P，噪声功率密度为N0。第n个NOMA层可实现的数据传输速率可以表示为
1.3数据缓存
用户i接收时长为t的li,k视频所占缓存空间大小可表示为
如表1所示，假设基站向用户发送三个视频(v1、v2、v3)，每个视频最高可以发送3个视频层。这里采用3×3的01矩阵进行遍历(001表示视频只发送基础层，以此类推)，解出所有缓存方式所需要的空间，则视频放置的所有情况如表1所示。
表1分层视频缓存和缓存空间(MB)
如表1所示，这里给出一个关于频谱资源足够但缓存资源稀缺的案例，用于理解缓存资源对分层视频传输的影响。在缓存资源足够多的情况下，终端接收到的视频层数主要由频谱资源数量和分配策略决定。若基站缓存只有100MB，由表1可以看出不是所有的分层视频缓存方案都能满足缓存需求，即基站在分层视频缓存时应满足
2问题建模
2.1无线频谱分配
这里给出一个关于缓存资源足够但频谱资源稀缺的案例，用于理解频谱资源对分层视频传输的影响，如表 2所示。若只分配1个子信道给该多播组(bk的大小为40kHz)，由表2可以看出，不是所有分层视频传输方案都能满足带宽的约束，即基站在分层视频发送时应满足
表2视频放置方案和带宽资源(Hz)
2.2功率分配
基于面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配策略，为每个NOMA层分配一定的功率用于信息的传输。当分配给NOMA层(n,k)的功率比例为αn,k时，可以达到的传输速率通过式(3)计算为rn,k。功率分配约束可表示为
子分组和功率分配完成后，基站通过相应的NOMA层将不同的视频层组播给子组。当δl,n,k＝1，第l个视频层在NOMA层(n,k)中传输时，否则δl,n,k＝0。信息传输约束可以表示为
和
其中，8(a)限定任何视频层都不能在所有NOMA层中传输两次或两次以上。8(b)意味着在每个NOMA层中传输的信息比特率不能大于每个NOMA层中用户可以达到的最大传输速率，以保证实时视频内容可以被及时接收并流畅播放。
2.3联合优化问题
接收端通过SIC对接收到的信号进行解码。第k个多播组的UEi可以解码不高于(ni,k)的NOMA层。第k 个多播组的UEi可以接收到的有效视频层数为
在NOMA无线视频多播内容的分层缓存和频谱分配的场景下，提出联合资源管理问题。在满足所有用户服务质量需求的基础上最大化系统的总PSNR(峰值信噪比)，则联合资源管理问题(P0)可以表示为
其中θi,k表示第k个多播组中第i个用户的PSNR值。
3问题近似与算法设计
P0问题需要使用多维背包求解。为了便于处理，在考虑存储约束的情况下，将优化问题P0解耦为两个子问题P1和P2，并用背包算法进行求解。
3.1问题分解
若预先给定多播组的带宽资源bk，就可以求得该多播组的最优功率分配，从而得到该多播组的最大系统和 PSNR。在此基础上进一步设计算法，并求解出问题最优解。将P0分为两个子问题
s.t.(6)(7)(8)
和
s.t.(5)(6)
其中，P0等价于P2，其中θk被定义为P1对于任意ck的最优解。这是因为将正交资源分配给不同的组，当
给定ck和c′k时，一组中变量的选择不影响另一组的选择。换句话说，不同组的子问题是相互独立的。
3.2频谱管理算法
本发明将P2分为两步求解：(1)给定每个视频所需带宽和PSNR，可以基站内PSNR最大时对应的分层视频发送方案；(2)将(1)输出的结果带入，求基站在满足缓存的约束下最大化系统PSNR。
首先，假设前k个多播组一共有b个子信道可用，使用函数f(k,b)表示前k个多播组的最大系统SNR。根据动态规划思想可以将f(k,b)表示为一个递归式，即
f(k,b)＝maxf(k-1,b-1)+θk (10)
θk可以通过式P1得到，f(k,b)通过多项选择背包算法求解。把K个多播组当作K类物品，装入一个容量为B 的背包中。每类有B个项目，第k类的第bk个项目有利润θk和重量bk。那么f(k,b)的实质是从每个类别中选择一部分，不超出背包总容量，使利润总和最大。
算法设计使用动态规划方法，当所有项的权值为非负整数时，求出背包问题的最优解，即f(k,b)的最优解。首先，初始化f(k,b)＝0，k＝0表示没有多播组存在。然后，循环计算所有θk的值。接下来，从k＝1开始递归地计算f(k,b)，在递归的每次迭代中，使用递归式(10)计算f(k,b)，其中f(k-1,b-b′)在前一次递归迭代中已经计算过，θk在递归过程之前已经计算过。在KB次的迭代之后，可以获得了所有f(k,b)的值。最后，返回f(K,B)作为最优的系统PSNR，最后，返回f(K,B)作为最优的系统PSNR，并使用数组X[m]记下最优方案的选择方式,m表示视频个数。流程如算法1所示。
算法1面向多播组的PSNR优先算法
3.3内容缓存算法
将算法1输出的在带宽约束下分层视频缓存方案X[m]带入到下述算法2中，使用函数f′(j,c)表示前j个分层视频缓存方案的最大和PSNR。根据动态规划思想可以将f′(j,c)表示为一个递归式，即
f'(j,c)＝maxf(j-1,c-1)+θ’k (11)
θ′k可以通过式P1得到，f′(j,c)通过多项选择背包算法求解。把J个分层视频缓存方案当作J类物品，装入一个容量为C的背包中。每类有C个项目，第j类的第ck个项目有利润θ′k和重量ck。那么f′(f,c)的实质是从每个类别中选择一部分，不超出背包总容量，使利润总和最大。
算法设计使用动态规划方法，当所有项的权值为非负整数时，求出背包问题的最优解，即f′(j,c)的最优解。首先，初始化f′(j,c)＝0，j＝0表示没有视频存在。然后，循环计算所有θ′k的值。接下来，从j＝1开始递归地计算f′(j,c)，在递归的每次迭代中，使用递归式(11)计算f′(j,c)，其中f′(f-1,f-c′)在前一次递归迭代中已经计算过，θk在递归过程之前已经计算过。在JC次的迭代之后，可以获得了所有f′(j,c)的值。最后，返回f′(J,C)作为最优的系统PSNR，最后，返回f′(J,C)作为最优的系统PSNR。流程如算法2所示。
算法2：多播组内分层内容缓存算法
4实验设计与结果分析
利用大量的数据模拟来评估所提方案的性能。考虑1个半径为800米的圆形覆盖区域的单元，各组用户在多播组内随机分布且分布均匀，基站的下行发射功率为40dBm。对于信道传输模型，使用Lm(z)＝-30- 35log10(z)来描述基站的下行信道增益[22]，其中z为基站与用户设备之间的距离。缺省的参数如表3所示。
表3仿真参数
表4评估中使用的可伸缩视频的数据速率(KBPS)和PSNR值(dB)
使用文献[11]中挑选的SVC视频流的标准视频测试序列，并使用数据速率和PSNR值作为评价指标。表4 给出了不同视频文件的每一层的数据速率和PSNR信息。
评估本文所提出的面向NOMA无线视频多播的分层视频缓存和频谱分配方案。在该方案中有10个多播组请求不同的SVC视频流，每个多播组的用户设备均为15个。图2给出了NOMA层数对所提出的方案性能的影响。
图2展示了在不同NOMA层数下的系统速率和平均PSNR。可以看到，系统速率和平均PSNR随着N的增加而增加。此外，当N为3时，增加N并不能显著提高性能。原因是基站的总发射功率是固定的。因此，当NOMA层数增加时，分配给每个NOMA层的功率会变小。这就导致了当NOMA层数增加时，总累加率不会增加太多。另一方面，随着N的不断增加，缓存空间需求量必然增加，而基站的总缓存也是固定的，所以随着N的增加并不能显著提高性能甚至会出现“放不下”的情况。在仿真中，NOMA层数均设置为3，频率资源分配方法均采用基于动态规划的背包算法。
为了客观地评估性能，在考虑缓存约束的情况下实现了与两种基准方案的对比，包括：
·可伸缩OMA视频多播(SOM)[13]:在SOM中，不同的视频层以不同的传输速率传输，不同的传输速率对于不同的信道增益是可以接受的。在该方案中，这些视频层通过正交的信道资源传输。
·可伸缩FPA-NOMA视频多播(SFNM)[20]:NOMA层的固定功率分配是一般基准，其中每个NOMA 层的功率比例都是预先确定的。在这里，将SFNM扩展到能够多播SVC视频流的可扩展SFNM多播算法。首先，将该组均匀地划分为K个子组，并将这些子组顺序匹配到N个NOMA层。然后，从基础层到最高增强层的升序分配视频层。
比较Proposed与两种方案的系统速率和用户平均PSNR，如图3所示。可以看出，Proposed的系统速率和用户平均PSNR最大，其次是SOM和SFNM。
在SFNM中，由于固定的子分组策略和固定的功率分配对终端的信道增益影响不明显，使其性能最差。 SOM和Proposed，它们以最大化PSNR的方式进行调度。因为可扩展性是启用的，使用SOM和Proposed可以实现更好的性能。与SOM相比，Proposed以一种更有效的非正交方式利用资源。因此，它实现了最大的用户平均PSNR。
4.1缓存资源数量对性能的影响
图4给出了10个视频在10-24个缓存区下，最优放置方案的分层视频缓存大小和最大传输速率的关系。如图4所示，分层视频缓存大小随着传输速率的增加不断递增。图中在不同分层视频缓存方案的情况下出现了传输速率相同的情况，这说明在不同缓存区中最大传输速率可能相同。这是因为每个视频的传输速率存在差异，如表三所示。
给定多播组的数量为10，每个多播组内的用户设备数为15个，系统缓存区数量为10-24(本文方案)，子信道数量10-24。图5给出了三种方案随着子信道数量增加的变化趋势。三种方案分别为考虑缓存约束的 Proposed方案和不考虑缓存约束的SOM方案和SFNM方案。
如图5所示，随着子信道数量的增加，所有方案的系统总PSNR值都有所提高，所提出的方案拥有最大系统总PSNR，其次是SOM和SFNM。原因是所提出方案基于动态规划可以更有效地在多组间分配资源。当子信道数量足够大时，系统总PSNR增量减缓并逐渐趋于不变。这是因为随着子信道数量的增加，可以传输更多的分层缓存视频信息。尽管如此，系统总PSNR不会随着缓存区数量和子信道数量的增长而无限增长。这是因为当缓存区数量和子信道数量足够大时，最终所有的SVC视频层可以被所有用户接收并解码，即使它们的信道增益最差。
4.2多播组数量对性能的影响
给定多播组数量为10，每个多播组内的用户设备数为15个，多播组的数量为4-10个。图6给出用户平均PSNR随着多播组数增加的变化趋势。
在图6中，当用户组个数从4增加到6时，得益于基站间的频谱重用，所提出方案和SOM方案中分配给每一组的子信道不会减少，因此用户平均PSNR呈现增长的趋势。当多播组数量继续增加时，分配给每一组的子信道和缓存逐渐减少，因此每个用户设备的平均PSNR也在减少。当多播组数量在4-6个时，所提出方案的性能与SOM相差不大。随着多播组数量的增加，所提出方案在系统PSNR和用户平均PSNR方面表现最好，其次是SOM和SFNM。
5总结
本发明提出面向NOMA无线网络的分层视频内容缓存。在无线网络中，将NOMA与SVC视频多播相结合，研究了在带宽、功率、缓存的约束下多播资源的分配问题，以最大限度地提高多播组的整体视频质量。仿真结果表明，所提出的面向NOMA无线网络的视频内容缓存在系统PSNR和用户设备平均PSNR优于两种其他方案。下一步将采用缓存资源的预测，根据组内用户的偏好与习惯预先放置缓存视频资源，可以更进一步降低传输时延提升用户的视频体验。
参考文献
[1]Cao Y,Jiang T,Chen X,et al.Social-aware video multicast based ondevice-to-device communications[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2016,15(6):1528-1539.
[2]Araniti G,Condoluci M,Scopelliti P,et al.Multicasting overemerging 5G networks:Challenges and perspectives[J].Ieee network, 2017,31(2):80-89.
[3]C Park J,Hwang J N,Li Q,et al.Optimal DASH-multicasting over LTE[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2018,67(5): 4487-4500.
[4]Abdelhadi A.Multicasting Information for Internet of ThingsWireless Networks[C]//Proceedings of the 2020 9th International Conference onSoftware and Information Engineering(ICSIE).2020:152-158.
[5]A Araniti G,Condoluci M,Scopelliti P,et al.Multicasting overemerging 5G networks:Challenges and perspectives[J].Ieee network, 2017,31(2):80-89.
[6]S Xu Y,Li X,Zhang J.Device-to-device content delivery in cellularnetworks:Multicast or unicast[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2017,67(5):4401-4414.
[7]L Chau P,Shin J,Jeong J P.Efficient scalable video multicast basedon network-coded communication[J].Wireless Networks,2018, 24(5):1561-1574.
[8]Y Li J,Feng R,Sun W,et al.Joint mode selection and resourceallocation for scalable video multicast in hybrid cellular and D2D network[J].IEEE Access,2018,6:64350-64358.
[9]Z Feng G,Zhang Y,Lin J,et al.Joint optimization of downlink andD2D transmissions for SVC streaming in cooperative cellular networks[J].Neurocomputing,2017,270:178-187.
[10]Ostrikova D,Rinaldi F,Beschastnyi V,et al.Analytical model formulticast subgrouping in 5G-mobile eMBMS environment[C]//2017 9thInternational Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systemsand Workshops (ICUMT).IEEE,2017:13-19.
[11]De La Fuente A,Escudero-Garzás J J,García-Armada A.Radio resourceallocation for multicast services based on multiple video layers[J].IEEETransactions on Broadcasting,2017,64(3):695-708.
[12]C Chou Z T,Lin Y H.Energy-Efficient Scalable Video Multicastingfor Overlapping Groups in a Mobile WiMAX Network[J].IEEE TRANSACTIONS ONVEHICULAR TECHNOLOGY,2016,65(8):6403.
[13]Ding Z,Liu Y,Choi J,et al.Application of non-orthogonal multipleaccess in LTE and 5G networks[J].IEEE Communications Magazine,2017,55(2):185-191.
[14]Standard A P.Physical Layer Protocol,document S32-230r56,Adv[J].Television Syst.Committee,Washington,DC,USA,2016.
[15]Al-Abbasi Z Q,Khamis M A.Spectral efficiency(SE)enhancement ofNOMA system through iterative power assignment[J]. Wireless Networks,2021,27(2):1309-1317.
[16]Islam S M R,Avazov N,Dobre O A,et al.Power-domain non-orthogonalmultiple access(NOMA)in 5G systems:Potentials and challenges[J].IEEECommunications Surveys&Tutorials,2016,19(2):721-742.
[17]Ding Z,Dai L,Poor H V.MIMO-NOMA design for small packettransmission in the Internet of Things[J].IEEE access,2016,4: 1393-1405.
[18]Kim J B,Lee J H,Kim D,et al.System-level performance evaluationfor non-orthogonal multiple access in coordinated direct and relaytransmission[C]//2017 International Conference on Information andCommunication Technology Convergence(ICTC).IEEE, 2017:1296-1298.
[19]Di B,Song L,Li Y.Sub-channel assignment,power allocation,and userscheduling for non-orthogonal multiple access networks[J]. IEEE Transactionson Wireless Communications,2016,15(11):7686-7698.
[20]Zhu H,Cao Y,Jiang T,et al.Scalable NOMA multicast for SVC streamsin cellular networks[J].IEEE Transactions on Communications,2018,66(12):6339-6352.
[21]A Chai R,Li Y,Chen Q.Joint cache partitioning,content placement,and user association for D2D-enabled heterogeneous cellular networks[J].IEEEAccess,2019,7:56642-56655.
[22]Ye Q,Zhuang W,Zhang S,et al.Dynamic radio resource slicing for atwo-tier heterogeneous wireless network[J].IEEE Transactions on VehicularTechnology,2018,67(10):9896-9910。
Claims (4)
1.一种面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法，在一个基站服务K个多播组的无线蜂窝网络场景中，基站对各多播组内用户进行无线视频分层缓存的多播，其特征是在这个过程中，对于预先给定多播组的带宽资源，求得该多播组的最优功率分配，从而得到该多播组的最大系统和峰值信噪比，步骤包括：
1)将频谱分配和分层视频缓存建模为一个混合整数线性规划问题P0；
2)将问题P0解耦为多播组内频谱约束和缓存约束的资源分配子问题；
3)将多播组内频谱约束和缓存约束的资源分配子问题转化为背包问题，并求解，最终获得最优PSNR和最优分层视频缓存方案；
采用本方法的无线蜂窝网络场景中：基站在分层视频缓存时满足
基站在分层视频发送时满足
C表示基站缓存资源数量，K个多播组有B个正交子信道，分配给第k个多播组的子信道数为bk；
为每个NOMA层分配一定的功率用于信息的传输，功率分配约束表示为
基站将第k个多播组的总可用功率中的一部分功率αn，k分配到第n个NOMA层；
任何视频层都不在所有NOMA层中传输两次或两次以上；在每个NOMA层中传输的信息比特率不大于每个NOMA层中用户可以达到的最大传输速率；
所述步骤1)中，问题P0表示为
θi，k表示第k个多播组中第i个用户的PSNR值，第k个多播组的集合表示为gk，K个多播组集合表示为G＝{g1，g2，…，gK}；
所述步骤2)中，将问题P0分为两个子问题，它们分别表示为：
和
其中，问题P0等价于问题P2，θk被定义为问题P1对于任意ck的最优解，这是因为将正交资源分配给不同的多播组，当给定的两个多播组分别是ck和c′k时，一个多播组中变量的选择不影响另一个多播组的选择；
第k个多播组所占的缓存集合表示为ck；
所述步骤3)中，多播组内频谱约束和缓存约束的资源分配子问题P2分为两步求解：3.1)给定每个视频所需带宽和PSNR，以基站内PSNR最大时对应的分层视频发送方案；3.2)将3.1)输出的结果带入，求基站在满足缓存的约束下最大化系统PSNR。
2.根据权利要求1所述的面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法，其特征是所述步骤3)中先由面向多播组的峰值信噪比PSNR优先算法求解；然后由多播组内分层内容缓存算法获得最优PSNR和最优分层视频缓存方案；
面向多播组的峰值信噪比PSNR优先算法：
假设前k个多播组一共有b个子信道可用，使用函数f(k，b)表示前k个多播组的最大系统SNR；根据动态规划思想将f(k，b)表示为一个递归式，即f(k,b)＝maxf(k-1,b-1)+θk；当所有项的权值为非负整数时，求出背包问题的最优解，即f(k，b)的最优解；
多播组内分层内容缓存算法：
将面向多播组的PSNR优先算法输出的在带宽约束下分层视频缓存方案X[m]带入到多播组内分层内容缓存算法中，使用函数f′(j，c)表示前j个分层视频缓存方案的最大和PSNR；多播组内分层内容缓存算法根据动态规划思想将f′(j，c)表示为一个递归式，即f'(j,c)＝maxf(j-1,c-1)+θ′k；当所有项的权值为非负整数时，求出背包问题的最优解，即f′(j，c)的最优解。
3.根据权利要求2所述的面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法，其特征是所述面向多播组的PSNR优先算法为：
首先，初始化f(k，b)＝0，k＝0表示没有多播组存在；
然后，循环计算所有θk的值；
接下来，从k＝1开始递归地计算f(k，b)；在递归的每次迭代中，使用递归式f(k,b)＝maxf(k-1,b-1)+θk计算f(k，b)；在KB次的迭代之后，获得了所有f(k，b)的值；
最后，返回f(K，B)作为最优的系统PSNR，并使用数组X[m]记下最优方案的选择方式,m表示视频个数。
4.根据权利要求2所述的面向NOMA无线视频多播的内容缓存和频谱分配联合设计方法，其特征是多播组内分层内容缓存算法为：
首先，初始化f′(j，c)＝0，j＝0表示没有视频存在；
然后，循环计算所有θ′k的值；
接下来，从j＝1开始递归地计算f′(j，c)，在递归的每次迭代中，使用递归式f'(j,c)＝maxf(j-1,c-1)+θk'计算f′(j，c)；在JC次的迭代之后，获得了所有f′(j，c)的值；
最后，返回f′(J，C)作为最优的系统PSNR。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114786137A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-07-22 | 重庆邮电大学 | 一种缓存使能的多质量视频分发方法 |
| CN115103377A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-09-23 | 南京工业大学 | 无人机辅助无线接入网中noma增强的svc视频多播机制 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110166953A (zh) * | 2018-03-19 | 2019-08-23 | 西安电子科技大学 | 一种非正交多址网络中可伸缩视频多播传输方法 |
| CN112367523A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-12 | 南京工业大学 | 异构无线网络中基于noma的svc多播中的资源管理方法 |
-
2021
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110166953A (zh) * | 2018-03-19 | 2019-08-23 | 西安电子科技大学 | 一种非正交多址网络中可伸缩视频多播传输方法 |
| CN112367523A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-12 | 南京工业大学 | 异构无线网络中基于noma的svc多播中的资源管理方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| HAO ZHU: "Scalable NOMA Multicast for SVC Streams in Cellular Networks", IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, vol. 66, no. 12, XP011700402, DOI: 10.1109/TCOMM.2018.2865938 * |
| 王磊: "时延约束下采用SVC编码的D2D协作视频多播传输方案", 信号处理 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114786137A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-07-22 | 重庆邮电大学 | 一种缓存使能的多质量视频分发方法 |
| CN114786137B (zh) * | 2022-04-21 | 2023-06-20 | 重庆邮电大学 | 一种缓存使能的多质量视频分发方法 |
| CN115103377A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-09-23 | 南京工业大学 | 无人机辅助无线接入网中noma增强的svc视频多播机制 |
| CN115103377B (zh) * | 2022-06-02 | 2024-05-24 | 南京工业大学 | 无人机辅助无线接入网中noma增强的svc视频多播机制 |
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|---|---|
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